1. বর্গক্ষেত্র
  2. পিভট বিপরীত কৌশল

পিভট বিপরীত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৩-১২-১৮ ১৬ঃ৫৯ঃ৫৯
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই নিবন্ধটি পিভট পয়েন্টগুলির উপর ভিত্তি করে একটি বিপরীত ট্রেডিং কৌশল বিশ্লেষণ করবে। কৌশলটি একটি সময়ের মধ্যে সম্ভাব্য সমর্থন এবং প্রতিরোধের পিভট স্তরগুলি গণনা করে এবং যখন দাম এই পিভট স্তরগুলি ভেঙে যায় তখন প্রবণতা বিপরীতগুলি সনাক্ত করে, বিপরীত ব্যবসায়ের অনুমতি দেয়।

কৌশলগত যুক্তি

কৌশলটি মূলত দুটি সূচকের উপর নির্ভর করেঃ পিভট হাই এবং পিভট লো। পিভট উচ্চ এবং নিম্নগুলি একটি সময়ের মধ্যে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মূল্য এবং এটি ব্যবহার করে পাওয়া যায়pivothigh()এবংpivotlow()ফাংশন। যখন পিভট পয়েন্ট গণনা করা হয়, বাম এবং ডানদিকে পর্বগুলি সেট করা দরকার; এই কৌশলটি বাম দিকে 4 পর্ব এবং ডানদিকে 2 পর্ব ব্যবহার করে।

যখন সর্বশেষ সময়ের সর্বোচ্চ মূল্য পূর্ববর্তী সময়ের পিভট হাইয়ের চেয়ে কম হয়, তখন এটি বিপরীতমুখী সুযোগের সংকেত দেয়। যদি পূর্ববর্তী অবস্থানগুলি শর্ট ছিল, তবে এখন লং পজিশনগুলিকে বিপরীতমুখী থেকে মূলধন করার জন্য বিবেচনা করা উচিত। একইভাবে, যখন সর্বশেষ সময়ের সর্বনিম্ন মূল্য পূর্ববর্তী পিভট নিম্নের চেয়ে বেশি হয়, তখন বিদ্যমান লং পজিশনগুলিকে শর্টে বিপরীতমুখী বিবেচনা করা উচিত।

বিশেষ করে, মূল যুক্তি হলঃ

  1. উচ্চ/নিম্ন স্তর গণনা করুন
  2. অগ্রগতি চিহ্নিত করুন
    1. যখন দাম পিভট নিম্নের উপরে ভেঙে যায় তখন দীর্ঘ
    2. যখন দাম পিভট হাইয়ের নিচে পড়ে তখন শর্ট
  3. স্টপ লস লেভেল সেট করুন

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল সম্ভাব্য প্রবণতা বিপরীত পয়েন্টগুলি সনাক্ত করা, যা বিপরীত ট্রেডারদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। অন্যান্য সূচকের তুলনায়, পিভট পয়েন্টগুলি ঘন ঘন মিথ্যা সংকেত ছাড়াই মূল সমর্থন / প্রতিরোধের স্তরগুলি আরও স্পষ্টভাবে সনাক্ত করতে পারে।

এছাড়াও, স্টপ লস ব্যবহারের ফলে ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা হয় এবং একটি ভাল ঝুঁকি / রিটার্ন অনুপাত নিশ্চিত করা হয়।

সংক্ষেপে, এটি একটি খুব কার্যকর বিপরীতমুখী কৌশল।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

মিথ্যা সংকেত হ্রাস করার প্রচেষ্টা সত্ত্বেও, ব্রেকআউট ভিত্তিক যে কোনও কৌশল অনিবার্যভাবে অকাল বা বিলম্বিত সংকেতগুলির মতো সমস্যার মুখোমুখি হয়। এর ফলে দীর্ঘ প্রবেশের পরিকল্পনা করা যেতে পারে তবে বাজার ইতিমধ্যে বিপরীত হয়েছে, বা সংক্ষিপ্ত পরিকল্পনা করা হতে পারে তবে হঠাৎ একটি ষাঁড়ের দৌড় শুরু হয়। বিপরীতগুলি পুরোপুরি পূর্বাভাস দেওয়ার এইরকম অক্ষমতা প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের একটি অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতা।

উপরন্তু, পিভট পয়েন্টগুলিও নিখুঁত সমর্থন / প্রতিরোধের স্তরের গ্যারান্টি দিতে পারে না। দুর্ভাগ্য প্রকৃত সমর্থন স্তরের ঠিক আগে স্টপ লস হিট হতে পারে। মূল অঞ্চলগুলির আশেপাশে এই ধরনের অনিশ্চয়তা সম্পূর্ণরূপে এড়ানো যায় না।

উন্নতির সুযোগ

  1. সময়কালের অপ্টিমাইজেশান। বর্তমান বাম / ডান সময়কাল 4 এবং 2 এ সেট করা হয়। এগুলি প্রাথমিক মান হিসাবে কাজ করতে পারে এবং প্রতিটি বাজারের জন্য আরও অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে।

  2. অন্যান্য সূচকগুলির সাথে ফিল্টার যুক্ত করুন। উদাহরণস্বরূপ, ভলিউমের সাথে একত্রিত করুন যাতে কেবলমাত্র ভলিউম বাড়ার সাথে ব্রেকআউটগুলি বৈধ বলে মনে করা হয়। এটি মিথ্যা ব্রেকআউটগুলি এড়াতে সহায়তা করে।

  3. গতিশীল স্টপ লস। বর্তমানে স্টপগুলি পিভট স্তরের উপরে / নীচে এক ন্যূনতম টিকের বাফার দিয়ে সেট করা হয়। বাফার অঞ্চলটি বাজারের অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।

  4. শুধুমাত্র প্রবণতা দিক পরিচালনা করুন। বর্তমানে দীর্ঘ / সংক্ষিপ্ত অবস্থার সমান্তরাল হয়। একটি প্রবণতা ফিল্টার উপর ভিত্তি করে একটি অপ্টিমাইজেশান শুধুমাত্র আপট্রেন্ডে দীর্ঘ এবং ডাউনট্রেন্ডে সংক্ষিপ্ত।

সিদ্ধান্ত

সংক্ষেপে, এটি একটি সহজ কিন্তু ব্যবহারিক বিপরীতমুখী কৌশল। একটি সময়ের মধ্যে পিভট পয়েন্টগুলি সনাক্ত করা এবং মূল্যের অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ করা সম্ভাব্য প্রবণতা বিপরীতমুখী সনাক্তকরণের মূল ধারণা গঠন করে। সমান্তরাল দীর্ঘ / সংক্ষিপ্ত শর্তগুলি সুযোগগুলি সর্বাধিকীকরণ করে যখন স্টপ লস ঝুঁকি পরিচালনা করে।

কৌশল যুক্তি সহজ এবং বাস্তবায়ন করা সহজ। পরামিতিগুলিও নতুনদের জন্য স্বজ্ঞাত। আরও অপ্টিমাইজেশন গ্রহণের জন্য কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে। সামগ্রিকভাবে এটি একটি প্রস্তাবিত কৌশল।

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Pivot Reversal Strategy", overlay=true)

leftBars  = input(4)
rightBars = input(2)

// backtesting date range
from_day   = input(defval = 1,    title = "From Day",   minval = 1)
from_month = input(defval = 3,    title = "From Month", minval = 1)
from_year  = input(defval = 2018, title = "From Year",  minval = 1970)

to_day     = input(defval = 1,    title = "To Day",     minval = 1)
to_month   = input(defval = 1,    title = "To Month",   minval = 1)
to_year    = input(defval = 2100, title = "To Year",    minval = 1970)

time_cond = (time > timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00)) and (time < timestamp(to_year, to_month, to_day, 23, 59))

swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)

swh_cond = not na(swh)

hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]

le = false
le := swh_cond ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])

if (le and time_cond)
    strategy.entry("PivRevLE", strategy.long, comment="PivRevLE", stop=hprice + syminfo.mintick)

swl_cond = not na(swl)

lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]


se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])

if (se and time_cond)
    strategy.entry("PivRevSE", strategy.short, comment="PivRevSE", stop=lprice - syminfo.mintick)

//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত